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大V讲堂——双向深度学习 大V讲堂——双向深度学习 时间：2020-12-09 14:52:19 以当今研究趋势由前馈学习重新转入双向对偶系统为出发点，从解码与编码、识别与重建、归纳与演绎、认知与求解等角度，我们将概括地介绍双向深度学习的历史、发展现状、应用场景，着重介绍双向深度学习理论、算法和应用示例。来自：百科
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华为云计算 云知识 AI技术领域课程--深度学习 AI技术领域课程--深度学习 时间：2020-12-15 15:23:12 深度学习是一种以人工神经网络为架构，对数据进行表征学习的算法。目前，在图像、语音识别、自然语言处理、强化学习等许多技术领域中，深度学习获得了广泛的应用，并且在某些来自：百科![]()
时间：2021-04-27 15:59:32 内容简介： 将介绍人工智能基本知识体系，机器学习、深度学习、强化学习基础与实践。时空预测问题的AutoML求解— Hands on Vega：基于AIOPS平台，利用AutoDL技术开发硬盘异常检测模型。以及中软宅客学院在线平台网络人工智能课程介绍及7天实战、人才测评。来自：百科![]()
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华为云计算 云知识 大V讲堂——能耗高效的深度学习 大V讲堂——能耗高效的深度学习 时间：2020-12-08 10:09:21 现在大多数的AI模型，尤其是计算视觉领域的AI模型，都是通过深度神经网络来进行构建的，从2015年开始，学术界已经开始注意到现有的神经网络模型都是需要来自：百科![]()
本次训练所使用的经过数据增强的图片 基于深度学习的识别方法 与传统的机器学习使用简单模型执行分类等任务不同，此次训练我们使用深度神经网络作为训练模型，即深度学习。深度学习通过人工神经网络来提取特征，不同层的输出常被视为神经网络提取出的不同尺度的特征，上一层的输出作为下一层的输入，层层连接构成深度神经网络。来自：百科![]()
华为云计算 云知识 深度学习：IoT场景下的AI应用与开发 深度学习：IoT场景下的AI应用与开发 时间：2020-12-08 10:34:34 本课程旨基于自动售卖机这一真实场景开发，融合了物联网与AI两大技术方向，向您展示AI与IoT融合的场景运用并解构开发流程；从 物联网平台来自：百科![]()
华为云计算 云知识 基于ModelArts实现人脸识别 基于ModelArts实现人脸识别 时间：2020-12-02 11:19:20 本实验指导用户在华为云ModelArts平台对预置的模型进行重训练，快速构建人脸识别应用。 实验目标与基本要求 掌握MXNet AI引擎用法；来自：百科![]()
课程大纲 第1章 引言 第2章 神经网络架构搜索: what and why 第3章 神经网络架构搜索的广义框架 第4章 基于进化的方法 第5章 基于强化学习的方法 第6章 one-shot架构搜索 第7章 在计算视觉领域的广泛应用 第8章 华为在神经网络架构搜索领域的进展 第9章来自：百科![]()
课程简介 本教程介绍了AI解决方案深度学习的发展前景及其面临的巨大挑战；深度神经网络的基本单元组成和产生表达能力的方式及复杂的训练过程。 课程目标 通过本课程的学习，使学员： 1、了解深度学习。 2、了解深度神经网络。 课程大纲 第1章 深度学习和神经网络 华为云 面向未来的智来自：百科![]()
如何基于Nginx实现灰度发布？ 如何基于Nginx实现灰度发布？ 部署（CodeArts Deploy）提供可视化、自动化部署服务。提供丰富的部署步骤，有助于用户制定标准的部署流程，降低部署成本，提升发布效率。 部署（CodeArts Deploy）提供可视化、自动化部署服务。来自：专题![]()
华为云计算 云知识 基于云容器引擎部署NGINX应用 基于云容器引擎部署NGINX应用 时间：2020-12-02 11:11:48 本实验指导用户基于华为云云容器引擎CCE快速部署NGINX容器应用，并管理该容器应用的全生命周期的技能锻炼，使用户具备将云容器引擎应用到实际项目中的能力。来自：百科![]()
华为云计算 云知识 基于内容的灰度发布步骤 基于内容的灰度发布步骤 时间：2021-07-01 11:42:59 基于内容的灰度发布。可根据请求的内容控制其流向的服务版本（Cookie, Header, OS, Browser）。 步骤1：发起金丝雀灰度任务，选择一个服务进行灰度发布；来自：百科![]()
华为云计算 云知识 基于权重的灰度发布步骤 基于权重的灰度发布步骤 时间：2021-07-01 14:11:38 灰度发布功能 – 基于权重的灰度发布，可根据需要灵活动态的调整不同服务版本的流量比例。 步骤1：发起金丝雀灰度任务，选择一个服务进行灰度发布； 步骤2：给选定服务创建灰度版；来自：百科![]()
华为云计算 云知识 基于鲲鹏BMS的Hadoop调优实践 基于鲲鹏BMS的Hadoop调优实践 时间：2020-12-01 14:32:39 本实验帮助指导用户在短时间内，了解大数据组件Hadoop在鲲鹏上的部署步骤，体验Hadoop组件在鲲鹏上的基本调优思路。 实验目标与基本要求来自：百科![]()
均涌现出超高水平AI。人工智能应用在其中起到了不可替代的作用。 游戏智能体通常采用深度强化学习方法，从0开始，通过与环境的交互和试错，学会观察世界、执行动作、合作与竞争策略。每个AI智能体是一个深度神经网络模型，主要包含如下步骤： 1、通过GPU分析场景特征（自己，视野内队友，敌来自：专题
